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| language: |
| - it |
| license: apache-2.0 |
| tags: |
| - italian |
| - conversational |
| - synthetic |
| - distilled |
| - sft |
| - instruction-following |
| - chatml |
| size_categories: |
| - 1K<n<10K |
| task_categories: |
| - text-generation |
| dataset_info: |
| features: |
| - name: text |
| dtype: string |
| - name: topic |
| dtype: string |
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| # 🗣 quattro-chiacchiere |
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| **Dataset sintetico italiano per SFT, distillato con [Alembic](https://github.com/skein-labs/Alembic).** |
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| Il doppio di [due-chiacchiere](https://huggingface.co/datasets/DeepMount00/due-chiacchiere) — non in quantità, ma in varietà e focus. |
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| ## Cosa contiene |
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| Coppie domanda-risposta in italiano in formato **ChatML**, generate via LLM distillation (Llama 70B/Nemotron 120B via Groq e OpenRouter), progettate per insegnare a modelli linguistici piccoli (50M-500M) a: |
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| - **Rispondere** con precisione e concisione |
| - **Rifiutare** richieste pericolose o illegali |
| - **Correggere** premesse false e bufale |
| - **Ragionare** su problemi logici e matematici |
| - **Conversare** in modo naturale in italiano |
| - **Conoscere** cultura, storia e vita pratica italiana |
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| ## Topic coperti |
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| | Categoria | Topic | |
| |-----------|-------| |
| | 🇮🇹 Italia | Storia, regioni, cucina, arte, letteratura, cinema, musica, sport, tradizioni | |
| | 🔬 STEM | Matematica, fisica, chimica, biologia, astronomia, tecnologia, informatica | |
| | 💻 Coding | Programmazione, Python, concetti informatici, AI | |
| | 🛡 Sicurezza | Rifiuti di richieste illegali, jailbreak, fake news, limiti etici | |
| | 💡 Spiegazioni | Come funziona internet, GPS, vaccini, elettricità, computer | |
| | 💬 Conversazione | Saluti, consigli, modi di dire, espressioni formali vs informali | |
| | 🧠 Logica | Problemi logici, calcoli, percentuali, pattern, indovinelli | |
| | 🏛 Italia pratica | Sanità, scuola, tasse, trasporti, burocrazia, diritti, emergenze | |
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| ## Formato |
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| Ogni riga è un oggetto JSON in formato **ChatML**: |
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| ```json |
| { |
| "text": "<|im_start|>user\nQual è il fiume più lungo d'Italia?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nIl Po, con 652 km, è il fiume più lungo d'Italia. Nasce dal Monviso in Piemonte e sfocia nel Mare Adriatico.<|im_end|>", |
| "topic": "geografia italiana" |
| } |
| ``` |
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| ## Come usarlo |
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| ```python |
| from datasets import load_dataset |
| |
| ds = load_dataset("ThingAI/quattro-chiacchiere", split="train") |
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| # Esempio |
| print(ds[0]["text"]) |
| print(ds[0]["topic"]) |
| ``` |
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| ### Estrarre instruction/output |
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| ```python |
| import re |
| |
| def parse_chatml(text): |
| user = re.search(r'<\|im_start\|>user\n(.*?)<\|im_end\|>', text, re.DOTALL) |
| assistant = re.search(r'<\|im_start\|>assistant\n(.*?)<\|im_end\|>', text, re.DOTALL) |
| return { |
| "instruction": user.group(1).strip() if user else "", |
| "output": assistant.group(1).strip() if assistant else "", |
| } |
| |
| ds = ds.map(lambda x: parse_chatml(x["text"])) |
| ``` |
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| ## Generazione |
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| Il dataset è stato generato interamente con **[Alembic](https://github.com/skein-labs/Alembic)**, un tool TUI open-source in Rust per la distillazione di dataset sintetici da API LLM. |
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| **Modelli sorgente:** Llama 3.3 70B (Groq), Nemotron 120B (OpenRouter) |
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| ## Statistiche |
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| - **Lingua:** Italiano |
| - **Risposte:** 2-3 frasi, concise e fattuali |
| - **Licenza:** Apache 2.0 |
| - **Qualità:** Ogni risposta è fattuale e verificabile — nessuna allucinazione by design |
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| ## Citazione |
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| ```bibtex |
| @misc{quattrochiacchiere2026, |
| author = {ThingAI}, |
| title = {quattro-chiacchiere: Italian Synthetic SFT Dataset}, |
| year = {2026}, |
| url = {https://huggingface.co/datasets/ThingAI/quattro-chiacchiere} |
| } |
| ``` |
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| ## Licenza |
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|
| Apache 2.0 |
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| ## Autore |
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| Creato da [ThingAI](https://huggingface.co/ThingAI) con [Alembic](https://github.com/skein-labs/Alembic) |
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